Google 한국 블로그: 인공지능

구글이 바라보는 AI: 구글의 원칙을 알려드립니다

2018년 6월 25일 월요일

인공지능(AI)의 본질은 학습하고 적응하는 컴퓨터 프로그래밍으로, 모든 문제를 해결해 줄 수는 없지만 삶을 향상시킬 수 있는 무궁무진한 가능성을 가지고 있습니다. 구글은 AI를 활용해 제품들을 더욱 유용하게 개선하고 있습니다. 스팸 메일을 걱정할 필요 없고 Read More

인공지능(AI)의 본질은 학습하고 적응하는 컴퓨터 프로그래밍으로, 모든 문제를 해결해 줄 수는 없지만 삶을 향상시킬 수 있는 무궁무진한 가능성을 가지고 있습니다. 구글은 AI를 활용해 제품들을 더욱 유용하게 개선하고 있습니다. 스팸 메일을 걱정할 필요 없고 더욱 쉽게 작성할 수 있는 이메일과 사람에게 말하듯 자연스럽게 대화할 수 있는 디지털 어시스턴트, 재미있고 다양한 기능을 자랑하는 구글 포토가 그중 하나입니다.

또한 AI는 제품에 적용될 뿐만 아니라 사람들이 긴급한 문제를 해결할 수 있도록 도와주기도 합니다. 예를 들어, 미국의 고등학생 두 명은 산불 발생 위험을 예측할 수 있는, AI로 구동되는 센서를 개발했습니다. 농부들은 기르는 가축의 건강을 확인하는 데 AI를 이용하고, 의사들도 AI를 활용해 암을 진단하고 실명 예방에 도움을 주기 시작했습니다. 이렇듯 분명한 이점이 있기 때문에 구글은 AI 연구개발에 크게 투자하고 있으며, 구글의 도구 및 오픈소스 코드를 통해 AI 기술을 보편화하기 위해 노력하고 있습니다.

구글은 그러한 강력한 능력을 지닌 기술에 대해서는 그만큼 큰 우려도 따른다는 것을 인지하고 있습니다. AI가 어떻게 개발되고 사용되는지에 따라 향후 사회는 중대한 영향을 받게 됩니다. 구글은 AI 분야의 선두 주자로서 AI 연구 및 활용이 올바르게 이뤄지도록 하는 데 막중한 책임감을 느낍니다. 따라서, 오늘 구글은 앞으로 관련 업무를 하는 데 지표가 되어 줄 일곱 가지 원칙을 다음과 같이 발표합니다. 이 원칙은 결코 이론적인 개념이 아니며, 구글의 연구 및 제품 개발 단계에서 적극적으로 적용되고 비즈니스 의사 결정에 영향을 미치는 구체적인 기준입니다.

구글은 AI 분야가 매우 역동적이고 계속해서 진화한다는 점을 인지하고 있으며, 늘 겸손함을 유지하고, 내부 및 외부와 적극적으로 소통하며, 지속적으로 배워가면서 시간에 따라 접근방식도 꾸준히 바꿔나갈 것입니다.

AI 활용의 목적

구글에서는 다음의 목적을 고려하여 AI 활용을 평가할 것입니다. 구글이 생각하는 AI는 다음과 같습니다.

1. 사회적으로 유익해야 합니다

새로운 기술이 미치는 영향이 확대되면서 사회 전체가 영향을 받는 일이 많아지고 있습니다. AI의 진보는 의료, 보안, 에너지, 교통, 제조 및 엔터테인먼트를 포함한 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 일으키고 있습니다. 구글은 향후 AI 기술을 개발하고 연구함에 있어 폭넓은 사회 경제적 요인을 고려하고, 예상되는 전반적인 이점이 발생 가능한 위험 혹은 단점보다 현저히 많은 경우에 한해 이를 계속해서 추진할 것입니다.

또한, AI는 규모에 따른 콘텐츠의 의미를 이해하는 능력을 향상시켜줍니다. 구글은 AI를 활용해 사용자들이 양질의 정확한 정보를 쉽게 구할 수 있도록 노력하면서도, 구글과 함께 하는 국가들의 문화적, 사회적, 법적 규범을 존중할 것입니다. 그리고 자사 기술의 비영리적 활용을 허가할 시점이 언제인지를 신중하게 판단할 계획입니다.

2. 불공정한 편견을 만들거나 강화하지 않습니다

AI 알고리듬과 데이터셋은 불공정한 편견을 반영, 강화 혹은 감소시킬 수 있습니다. 구글은 공정한 편견과 불공정한 편견을 구별하는 것이 단순하지 않으며 문화와 사회에 따라 다르다는 것을 이해하고 있습니다. 구글은 특히 인종, 민족, 성별, 국적, 소득수준, 성적 지향, 장애, 정치적/종교적 신념 등과 같은 민감한 특성과 관련해 부당한 영향이 미치지 않도록 노력할 것입니다.

3. 안전성을 우선으로 설계되고 테스트되어야 합니다

구글은 위해가 될 의도 않은 결과를 방지하기 위해 강력한 안전 및 보안 관행을 계속해서 개발하고 적용할 것입니다. 구글의 AI 시스템은 타당하고 신중하게 설계할 것이며, AI 안전성 연구의 모범 사례에 맞게 개발하기 위해 최선을 다할 것입니다. AI 기술은 상황에 맞게 통제된 환경에서 테스트하며 배포 후에도 동작을 모니터링할 것입니다.

4. 인간을 위해 책임을 다해야 합니다

구글은 AI 시스템이 적합한 피드백 및 설명, 반박이 이루어질 수 있는 기회를 제공하도록 설계합니다. 구글의 AI 기술은 인간에 의한 적합한 지시와 통제하에 놓일 것입니다.

5. 개인정보 보호를 위한 설계 원칙을 적용합니다

구글은 개인정보 보호를 위한 원칙을 AI 기술의 개발과 사용에 적용할 것입니다. 알림과 동의를 위한 기회를 제공하고, 개인정보 보호 조치가 포함된 설계를 장려하며, 데이터 사용에 적합한 투명성 및 통제권을 제공할 것입니다.

6. 과학적 우수성에 대한 높은 기준을 유지합니다

기술 혁신은 과학적 방법론과 열린 탐구, 지적 견고함, 정직성, 협업에 바탕을 두고 있습니다. AI 툴은 생물학, 화학, 의학, 환경과학 등의 극히 중요한 분야에서 과학 연구와 지식의 새로운 경지를 열어젖힐 잠재력을 갖고 있습니다. 구글은 AI를 개발하는 과정에서 과학적 우수성에 높은 기준을 적용할 것입니다.

구글은 다양한 분야의 이해관계자와 협력하여 과학적으로 철저하고 여러 분야를 망라하는 접근법을 활용해 이 분야에서 사고의 리더십 (thoughtful leadership)을 발휘할 것입니다. 또한 구글은 교육 자료, 모범 사례, 연구 내용을 공개하여 AI에 대한 지식을 공유하고 더 많은 사람들이 유용한 AI 솔루션을 개발할 수 있도록 할 것입니다.

7. 구글의 AI 원칙에 부합하는 용도에 활용될 수 있도록 해야 합니다

대부분의 기술은 여러가지 용도로 사용될 수 있습니다. 구글은 해를 끼칠 수 있거나 악용될 수 있는 기술 활용을 제한하기 위해 노력할 것입니다. AI 기술을 개발하고 배포하는 과정에서 구글은 다음 요인을 고려하여 가능한 용도를 평가할 것입니다.

주요 목적 및 용도: 해당 기술 및 솔루션이 유해한 사용에 얼마나 밀접하게 관련되어 있는지, 또는 해로운 용도에 적용될 수 있는지를 포함해 기술의 주된 목적과 사용처를 검토합니다.
특성 및 독자성: 공개하는 기술이 독자적인 것인지 아니면 좀 더 일반적으로 활용 가능한 것인지 여부를 검토합니다.
규모: 해당 기술의 활용이 중대한 영향을 미칠 수 있는지 여부를 검토합니다.
구글이 담당하는 역할의 특성: 범용 도구 제공인지, 고객을 위한 도구 통합인지, 맞춤 솔루션 개발인지를 구분합니다.

구글이 AI를 활용하지 않을 분야

위에서 언급한 목표 외에도 구글은 다음 응용 분야에서는 AI를 설계하거나 배포하지 않겠습니다.

전반적으로 피해를 유발하거나 해를 입힐 가능성이 있는 기술. 중대한 위해의 가능성이 있는 경우에는 편익이 위험을 크게 넘어서는 경우에만 AI 개발을 진행하고 안전을 위해 적절한 제한 사항을 포함시키겠습니다.

주 목적 또는 실행 목적이 인명 피해를 야기하거나 인명 피해를 직접적으로 촉진하는 무기 또는 기타 기술.

국제적으로 인정되는 규범을 위반해 감시 목적으로 정보를 수집하거나 사용하는 기술.

일반적으로 인정되는 국제법 및 인권의 원칙에 위배되는 목적을 가진 기술.

구글은 무기에 사용되는 AI를 개발하고 있지는 않으나 다른 여러 분야에서 정부 및 군과의 협력은 지속할 것이라는 점을 분명히 하고 싶습니다. 여기에는 사이버 안보, 훈련, 군인 모집, 재향군인의 건강 관리, 수색 구조 등의 분야가 포함됩니다. 이와 같은 협력은 중요하며, 구글은 이 기관들의 핵심 업무를 보강하고 군인과 민간인의 안전을 유지할 수 있는 더 많은 방법을 적극적으로 모색 할 것입니다.
장기적인 관점의 AI

구글이 AI에 접근하는 방식을 이렇게 설명드렸지만, AI에 관한 논의에 다양한 의견이 더 나올 수 있는 여지가 있다고 생각합니다. AI 기술이 발전함에 따라 구글은 다양한 이해당사자와 협력하여 과학적으로 근거가 있는 다각적인 접근 방식을 가지고 AI 분야에서 신중한 리더십을 발휘해 나가겠습니다. 또한 AI 기술 및 활용 방식을 향상시키기 위해 구글이 연구한 내용을 지속적으로 공유할 예정입니다.

구글에서는 앞서 제시한 원칙이 구글과 미래의 AI 발전을 위한 올바른 토대라고 보고 있습니다. 이러한 접근법은 구글이 2004년 첫 창업자의 편지(Founders’ Letter)에서 밝힌 가치와 일치하는 것으로, 2004년 당시 편지에서 구글은 단기적으로는 설사 손해를 보더라도 장기적인 관점을 가지고 일하겠다는 목적을 분명하게 밝힌 바 있습니다. 그 당시에 밝힌 원칙은 지금도 구글에서 유효한 원칙입니다.

동일한 내용이 구글 AI 홈페이지에도 게재되었습니다.

작성자: 선다 피차이(Sundar Pichai), 구글 CEO

그래디언트 벤처(Gradient Ventures)를 소개합니다.

2017년 7월 12일 수요일

AI 기반 기술은 의료 기술 향상부터 효율적인 데이터 센터 운영까지 다양한 분야에서 긍정적인 미래를 약속합니다. 하지만 현재 AI의 놀라운 활약상은 일부에 불과하며, AI로 인해 앞으로는 상상조차 할 수 없었던 일까지 실현할 수 있게 될 것입니다. 그러기 위해서는 참신한 아이디어를 육성하는 일이 필수적입니다.

이러한 이유로 구글은 AI 개발에 주력하고 있는 초기 단계의 스타트업에 기술 멘토 프로그램을 지원하는 신규 벤처 펀드 그래디언트 벤처(Gradient Venture)를 새로 소개합니다. 구글은 그래디언트 벤처를 통해 포트폴리오 회사들에게 자본과 리소스뿐만 아니라 AI 분야의 전담 전문가와 부트캠프를 이용할 수 있는 기회를 제공하며, 투자한 스타트업의 소수 지분만을 보유하게 됩니다.

그래디언트 벤처팀 구성원 대부분은 엔지니어로, 거대한 아이디어를 실제 제품으로 구현하는 일에 능숙한 전문가들입니다. 그래디언트 벤처팀의 목표는 포트폴리오 회사들이 엔지니어링 분야의 도전과제를 해결함으로써 실생활에서 AI를 활용하는 제품을 개발할 수 있도록 지원하는 일입니다.

그래디언트 벤처의 포트폴리오 회사는 점점 늘어나고 있으며, 처음 투자했던 회사들은 이미 성과를 내고 있습니다. 대표적으로는 알고리즘 및 함수 마켓플레이스를 운영하고 있는 알고리드미아(Algorithmia)와, 시각적 모델을 생성하고 관리하는 도구를 개발 중인 코냑(Cogniac)이 있습니다.

과거 SF에서나 가능하던 일들이 AI의 도움으로 현실화되고 있습니다. 어떤 상상이든 실현 가능한 최첨단 IT 시대를 맞이하게 된 것입니다. 구글은 뛰어난 창업가들과 함께 새로운 시대를 여는 데 일조하게 되어 매우 기쁩니다.

*구글 블로그 원문

작성자: 안나 패터슨, 그래디언트 벤처(Gradient Ventures) 설립자 겸 매니징 파트너

카드뉴스로 보는 우리 생활속의 인공지능 ②

2017년 6월 9일 금요일

가끔 그런 순간이 있습니다. 핸드폰 속 수백장의 사진 중에서 지난 달 친구가 찍어준 내 인생사진이 급하게 필요하거나, 잊고 있었던 추억 속 사진이 갑자기 보고싶을 때. 이런 경우, 다들 어떻게 하시나요?Read More

가끔 그런 순간이 있습니다. 핸드폰 속 수백장의 사진 중에서 지난 달 친구가 찍어준 내 인생사진이 급하게 필요하거나, 잊고 있었던 추억 속 사진이 갑자기 보고싶을 때. 이런 경우, 다들 어떻게 하시나요?

머신러닝 덕분에 똑똑한 구글 포토가 고마운 생활 속 순간들을 알아봅니다.

이 카드뉴스와 앞으로 올라올 #우리_생활속의_인공지능 시리즈를 구글 페이스북에서도 보실 수 있습니다.

<지난 시리즈 보기>
카드뉴스로 보는 우리 생활속의 인공지능 ① (블로그/페이스북)

카드뉴스로 보는 우리 생활속의 인공지능 ①

2017년 6월 2일 금요일

여기저기서 알파고 알파고 하지만 도대체 인공지능이 뭘까요?
인공지능에 대해 아직 정확히 모르시는 분들이 많지만, 인공지능은 우리 생활 속에 이미 들어와있다는 사실!
우리 생활속의 인공지능에 대해 구글과 함께 카드뉴스로 알아봅시다.Read More

여기저기서 알파고 알파고 하지만 도대체 인공지능이 뭘까요?
인공지능에 대해 아직 정확히 모르시는 분들이 많지만, 인공지능은 우리 생활 속에 이미 들어와있다는 사실!
우리 생활속의 인공지능에 대해 구글과 함께 카드뉴스로 알아봅시다.

이 카드뉴스와 앞으로 올라올 #우리_생활속의_인공지능 시리즈를 구글 페이스북에서도 보실 수 있습니다.

모두를 위한 인공지능 만들기

2017년 5월 18일 목요일

올해로 저는 구글에서 일한지 13년째가 되었습니다. 한 가지 놀라운 점은 정보를 누구나 접근 가능하고 유용하게 하자는 구글의 창립 미션이 제가 입사했을 때 만큼이나 현재도 시의성이 높다는 것입니다. 우리 주변의 기술로 인해 현저한 변화가 불가피해지고 있음에도, 처음부터 구글은 심층적인 컴퓨터 공학과 통찰력을 활용해 복잡한 문제들을 해결하고자 했습니다.

가장 복잡한 문제들은 대개 사람들의 일상생활에 영향을 주는 문제들이며, 많은 사람들이 구글을 일상의 일부로 삼게된 것은 정말 즐거운 일입니다. 안드로이드 월간 활성 기기수는 20억 개 이상이며, 유튜브는 10억 명이 넘는 총 사용자 수와 매일 10억 시간이 넘는 시청 시간을 기록하고 있습니다. 또한, 전 세계 사람들은 구글 지도를 이용해 매일 10억 킬로미터 이상의 길찾기를 하고 있습니다. 이러한 성장은 모바일 컴퓨팅으로의 전환 없이는 불가능했을지 모릅니다. 모바일 전환을 통해 구글은 모든 자사 제품들을 새롭게 구상하게 되었고, 멀티 터치 스크린과 같은 새로운 상호 작용 모델들을 반영할 수 있도록 제품들을 새롭게 개발했습니다.

현재 우리는 컴퓨팅의 새로운 전환을 목격하고 있습니다. 바로 모바일 퍼스트(mobile-first) 세계에서 AI 퍼스트(AI-first)의 세계로의 전환입니다. 이 전환은 구글이 더욱 자연스럽고 매끄럽게 기술과 상호 작용할 수 있는 세계를 위해 구글 제품들을 새롭게 구상하도록 만들고 있습니다. 구글 검색을 생각해보십시오. 구글 검색은 텍스트와 웹페이지를 이해하는 구글의 역량에 기반해 구축되었습니다. 하지만 딥 러닝 분야의 발전 덕분에 이제 구글은 이미지, 사진, 영상 및 음성을 이전과 다른 방식으로 사람들에게 유용하게 만들고 있습니다. 당신의 카메라는 ‘볼 수’ 있으며, 핸드폰에게 말을 걸고 답을 얻을 수 있습니다. 음성과 비전은 키보드나 멀티 터치 스크린만큼이나 컴퓨팅에 중요해지고 있습니다.

구글 렌즈로 당신의 스마트폰 카메라는 당신이 보는 것과 같은 것을 볼 수 있을 뿐만 아니라, 당신이 무엇을 찾고 있는지를 이해하고 도움을 줄 수 있습니다.

클라우드 TPU는 머신러닝을 위해 맞춤제작 되었습니다. 64개의 이러한 기기들을 11.5 페타플롭 머신러닝 슈퍼컴퓨터인 TPU 팟으로 연결할 수 있습니다.

뿐만 아니라, AI는 DNA 염기순서와 같은 기초 과학을 도울 수도 있습니다. Google.ai에서 출시된 새로운 도구는 연구자들이 유전자변이주를 더욱 빨리 발견할 수 있게끔 도와줍니다.

시카고에 사는 고등학생 Abu Qader는 유튜브를 보며 텐서플로 사용법을 독학했습니다. 그는 디지털유방촬영술을 발전시키기 위해 머신러닝을 이용하고 있습니다.

우리는 당신이 누구든, 어떤 직업을 찾고 있던 간에 당신에게 적합한 구직 공고를 찾을 수 있게 되는 것을 목표로 새로운 도구를 만들었습니다.

구글 어시스턴트는 이러한 기술의 발전이 실제로 활용되고 있는 강력한 예시입니다. 구글 어시스턴트는 이미 1억 개의 기기에서 사용되고 있으며, 매일 더욱 유용해지고 있습니다. 구글 홈(Google Home)은 이제 서로 다른 목소리들을 구분해 사용자들이 구글 홈과 상호 작용할 때 더욱 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다. 이에 더해 구글은 이제 스마트폰 카메라를 도구로 활용해 작업을 처리할 수 있도록 만들고자 합니다. 비전 기반의 컴퓨팅 능력이 결합된 구글 렌즈(Google Lens)는 당신이 보고 있는 것을 이해하고, 해당 정보에 기반해 당신이 행동을 취하도록 돕습니다. 만약 당신이 라우터 뒤쪽에 있는 길고 복잡한 와이파이 비밀번호를 보기 위해 친구의 책상 아래로 기어들어갔다면, 이제 당신의 스마트폰은 그 비밀번호를 인식하고, 당신이 와이파이 네트워크에 로그인하려고 한다는 사실을 이해하여 자동으로 로그인을 시켜줄 것입니다. 이것의 핵심은 당신이 이러한 작업을 시행하기 위해 새로운 것을 배울 필요가 없다는 것입니다. 이러한 과정의 인터페이스와 경험은, 예를 들어 스마트폰의 여러 앱을 오가며 복사, 붙여넣기를 하는 것보다 훨씬 더 직관적일 수 있습니다. 구글은 우선 구글 렌즈 기능을 구글 어시스턴트와 구글 포토에 도입할 예정이며, 향후 다른 제품들에도 적용하고자 합니다.

[경고! 지금부터 나올 내용은 조금 괴짜스럽게 들릴 수 있습니다!]

이 모든 것은 적합한 컴퓨터 아키텍처를 필요로 합니다. 지난해 I/O에서 구글은 자사 기계학습 알고리즘을 더 빠르고 효과적으로 작동할 수 있게 하는 1세대 TPU를 발표했고, 오늘 그 차세대 TPU인 클라우드 TPU를 발표했습니다. 클라우드 TPU는 추론과 트레이닝에 최적화되어 있으며, 엄청난 양의 정보를 처리할 수 있습니다. 구글은 클라우드 TPU를 구글 컴퓨트 엔진(Google Compute Engine)에 도입해 기업들과 개발자들이 이를 활용할 수 있도록 할 것입니다.

중요한 것은 이러한 발전이 구글 제품 사용자뿐 아니라 모두에게 더 나은 결과를 가져와야 한다는 것입니다. 구글은 과학자와 엔지니어들이 더 개선된 강력한 컴퓨팅 도구와 연구를 확보할 수 있다면 복잡한 사회 문제들에 대한 엄청난 돌파구를 찾을 수 있을 것이라고 믿습니다. 하지만 이것이 실현되기에는 오늘날에는 장벽이 매우 많습니다.

이것이 바로 구글이 Google.ai를 발표하게 된 동기입니다. 구글은 Google.ai를 통해 AI와 관련된 구글의 모든 노력을 통합해 이러한 장벽을 낮추고, 이 분야의 연구원, 개발자, 기업들이 업무를 가속화할 수 있도록 도울 예정입니다.

AI가 더 나은 접근성을 가질 수 있도록 하기 위한 한 가지 방안은 신경망이라 불리는 기계학습 모델의 디자인을 단순화하는 것입니다. 현재 신경망을 설계하기 위해서는 엄청난 시간이 소모될 뿐만 아니라, 전문 기술을 필요로 하기 때문에 과학자 및 엔지니어로 구성된 소규모 커뮤니티만 사용이 가능합니다. 이 때문에 구글은 AutoML이라 불리는 접근법을 구축해 신경망이 또 다른 신경망을 설계할 수 있도록 했습니다. 구글은 AutoML이 현재 소수의 박사들만 갖고 있는 역량을 보유하게 되고, 3-5년 내에는 IT 기업이 아닌 곳에서도 특정 목적에 부합하는 새로운 신경망을 설계할 수 있기를 기대하고 있습니다.

또한 Google.ai는 연구원과 과학자 및 개발자 팀을 구성하여 다양한 분야의 문제를 해결하고 유망한 결과를 도출해내고 있습니다. 구글은 인접 림프절로 전이되는 유방암을 발견하는 알고리즘을 개선하기 위해 머신러닝을 활용하였습니다. 뿐만 아니라 구글은 연구원들이 물질, 나아가 인간 유전자의 기본요소들을 순서화하는데에 있어서 AI가 시간과 정확성 측면을 향상시켜주는 것을 확인했습니다.

이러한 전환은 비단 미래형 기기 구축이나 첨단 리서치 진행에 관한 것만은 아닙니다. 구글은 이것이 정보에 대한 접근성을 모두에게 차별없이 제공하고 새로운 기회들을 들춰냄으로써 수백 만 명을 도울 수 있다고 생각합니다. 예를 들어, 미국의 고용주들 중 거의 절반은 여전히 공석을 채우는 데 어려움을 겪는다고 말합니다. 한편, 구직자들은 종종 바로 근처에 공석이 있는데도 눈치채지 못합니다. 높은 퇴사율, 낮은 트래픽, 일관성 없는 직무 등의 일자리 특성 때문에 검색 엔진이 정보를 정리해내기 어려웠기 때문입니다. 구글은 새 이니셔티브인 일자리 서비스 ‘구글 포 잡스(Google for Jobs)’를 통해 기업들을 직원이 될 가능성이 있는 이들과 연결시켜주고, 구직자들이 새로운 기회를 찾도록 도울 수 있기 바랍니다. 이 노력의 일환으로 구글은 수주 내 ‘검색’에 새로운 기능을 출시합니다. 이 기능을 통해 전통적으로 검색하기 어렵고 분류하기 어려운 서비스, 유통 분야의 직업을 포함한 다양한 경력과 직급의 일자리를 찾는 것을 도울 예정입니다.

AI가 사람들이 실제로 느낄 수 있는 성과를 내는 것을 지켜 보는 것은 우리에게 좋은 자극을 줍니다. 진정으로 AI 퍼스트 세계에 진입하기까지는 아직 갈 길이 멉니다. 하지만 사람들이 활용할 수 있는 도구와 우리가 기술을 적용하는 방식적 측면에서 기술에 대한 접근성을 모두에게 제공하고자 더 많이 노력한다면 더 빠른 시일 내에 모든 사람들이 혜택 받을 수 있을 것입니다.

이 사이트의 다른 곳에서 안드로이드, 포토, VR을 비롯해 구글 I/O에 대한 수많은 다른 공지와 발표를 확인해 보십시오.

작성자: 순다 피차이(Sundar Pichai) 구글 CEO

알파고와 함께 서울에서 얻은 교훈

2016년 3월 18일 금요일

바둑은 단지 게임이 아닙니다. 바둑은 전문 바둑 기사, 분석가, 팬이 함께하는 살아 숨 쉬는 문화입니다. 지난 10일간 서울에서 우리는 흥미진진한 세기의 바둑 대결을 지켜보았습니다. 그리고 과거에는 상상도 할 수 없었던 일이 일어났습니다. 구글 딥마인드의 알파고가 무려 18개의 세계 타이틀을 보유하고 있는 전설적인 바둑 기사 이세돌 9단과의 대국에서 승리를 거둔 것입니다. 이는 인공지능이 그동안 얼마나 획기적인 발전을 거듭해 왔는지를 보여주는 중요한 사건이었습니다.

거리에서 알파고와 이세돌 9단의 대국을 지켜보고 있는 서울 시민들 (3월 13일)

바둑이 인류 역사상 가장 오랜 전통을 가진 게임 중 하나라는 점을 감안하더라도, 이번 알파고와 이세돌 9단의 5회에 걸친 대국은 전 세계적으로 예상보다 훨씬 큰 관심을 받았습니다. 미국에서는 바둑 규칙과 바둑판에 대한 검색이 크게 증가하였습니다. 중국에서는 수천만 명의 사람들이 실시간 중계를 시청했고 ‘인간 대 기계의 바둑 최종 대결’이라는 해시태그가 시나 웨이보(Sina Weibo)에서 2억 건의 페이지 뷰를 기록했습니다. 한국에서는 바둑판 판매가 급증하기도 했습니다.

그러나 알파고의 목표는 단지 바둑에서 승리하는 것이 아니었습니다. 2010년 설립된 딥마인드의 목표는 스스로 학습이 가능한 다목적 인공지능을 개발하여 기후변화, 질병 진단 등 현대사회가 직면한 어려운 문제들을 해결하는 데 활용하는 것입니다.

과거 많은 연구자들이 그래 왔듯이, 구글 딥마인드에서도 게임을 통해 알고리즘을 개발 및 테스트하고 있습니다. 구글 딥마인드가 지난 1월 처음 공개한 알파고는 딥 러닝과 강화 학습을 활용해 인류 역사상 가장 복잡한 보드게임으로 불리는 바둑에서 전문 기사를 상대로 승리를 거둔 최초의 인공지능 프로그램입니다. 알파고의 마지막 과제는 지난 10년간 세계 최고의 바둑 기사로 인정받은 이세돌 9단과 대결을 펼치는 것이었습니다.

대국 결과는 모두를 놀라게 했습니다. 알파고가 5회 대국 중 4회에서 승리를 거둔 것입니다. 언론에서는 알파고가 전례 없는, 창의적인, 심지어 아름다운 수를 많이 놓았다고 입을 모았습니다. 구글 딥마인드의 데이터에 따르면, 2회 대국에서 알파고가 과감하게 둔 37번째 수는 인간 바둑 기사가 둘 수 있는 확률이 1만 분의 1이었습니다. 한편 이세돌 9단은 4회 대국에서 역시 인간의 경우 1만 분의 1의 확률로 둘 수 있는 78번째 수를 비롯하여 획기적인 수를 여럿 선보였고, 결국 승리를 거두었습니다.

구글 딥마인드 챌린지 매치는 4:1의 매치 스코어를 기록하며 마무리되었습니다. 구글 딥마인드에서는 이번 대국 상금 1백만 달러를 과학, 기술, 공학, 수학 교육을 후원하는 기관들 및 유니세프에 기부할 예정입니다.

알파고는 이번 바둑 대결을 통해 2가지 중요한 교훈을 주었습니다. 먼저, 이번 대결은 여러 가지 사회 문제를 해결할 수 있는 인공지능의 잠재력을 보여주었습니다. 알파고는 바둑판을 ‘전체적인 시각’에서 바라보고 인간은 배운 적도 없고 생각조차 할 수 없는 수를 찾아내는 능력이 있습니다. 따라서 알파고와 같은 기술을 다른 분야에 응용하면 인간이 발견할 수 없는 해결책을 찾아낼 수 있을 지도 모릅니다. 다음으로, 이번 대국은 주로 ‘인간 대 기계’의 대결로 묘사되었지만, 사실 알파고 역시 인간의 노력이 이뤄낸 산물입니다. 이세돌 9단과 알파고는 서로 경쟁하면서 새로운 아이디어, 기회, 해결책을 생각해낼 수 있었습니다. 이것이 우리가 궁극적으로 바라는 바이며, 장기적으로 인류에게 큰 이익으로 돌아올 것입니다.

그런데 한국에서는 바둑과 관련해 ‘이겼다고 자만하면 운이 다한다’는 말이 있습니다. 앞으로 인공지능을 발전시켜 나감에 있어 이 말을 깊이 새겨야 할 것입니다. 지금까지 저희가 이뤄 낸 것은 아주 중요하지만, 그러나 여전히 작은 발걸음 하나에 불과합니다. 구글 딥마인드에서 개발한 최첨단 딥러닝 및 강화 학습 기술은 강력한 바둑 및 아타리(Atari) 게임 플레이어를 만드는 데 사용될 수 있습니다. 심층 신경망은 이미 구글 내에서 이미지 인식, 음성 인식, 검색 순위 결정 등에 활용되고 있습니다. 그러나 기계가 인간처럼 다양한 지적 과제들을 유연하게 수행할 수 있으려면, 즉 진정한 인공 일반 지능을 구현하려면 아직 갈 길이 멉니다.

구글 딥마인드 챌린지 매치에서 이세돌 9단이 사인한 바둑판을 들고 있는
데미스 하사비스 구글 딥마인드 CEO와 이세돌 9단

저희는 이번 대결을 통해 알파고의 한계를 테스트하고 싶었습니다. 이세돌 9단은 천재 바둑 기사라는 타이틀에 맞게 놀라운 대국을 보여주었고, 저희팀은 향후 몇 주간 이번 대국 결과를 상세히 분석할 예정입니다. 알파고에서 사용된 머신러닝 기법은 범용으로 개발된 것이기 때문에 향후 이 기술의 일부를 다른 도전 과제에도 활용하고 싶습니다. 알파고의 도전은 앞으로도 계속됩니다!

(이 포스팅은 구글 아태지역 공식 블로그에도 게재되었습니다: https://googleblog.blogspot.kr/2016/03/what-we-learned-in-seoul-with-alphago.html)

작성자: 데미스 하사비스(Demis Hassabis), 구글 딥마인드 CEO 겸 공동창립자